Einführung in Tensoren
Was ist ein Tensor?
Sie sind bereits mit einigen Spezialfällen von Tensors vertraut:
- Skalar (0D-Tensor): eine einzelne Zahl, wie
5oder3.14; - Vektor (1D-Tensor): eine Liste von Zahlen, wie
[1, 2, 3]; - Matrix (2D-Tensor): ein zweidimensionales Zahlenraster, ähnlich einer Tabelle mit Zeilen und Spalten.
Höherdimensionale Tensoren (3D, 4D usw.) erweitern das Konzept der Matrizen auf zusätzliche Dimensionen. Ein 3D-Tensor kann beispielsweise ein Bild mit Höhe, Breite und Farbkanälen darstellen.
Obwohl die Terminologie anfangs komplex erscheinen mag, ist das zentrale Konzept, dass Tensoren einfach Behälter für numerische Daten sind, ähnlich wie NumPy-Arrays.
Tensoren in PyTorch vs. NumPy-Arrays
PyTorch-Tensoren verhalten sich in vielerlei Hinsicht ähnlich wie NumPy-Arrays. Außerdem funktionieren Indexierung und Slicing bei Tensoren genauso wie bei NumPy-Arrays, daher werden wir diese Themen in diesem Kurs nicht behandeln.
PyTorch-Tensoren bieten jedoch zusätzliche Vorteile, wie zum Beispiel:
- Native Unterstützung für GPU-Beschleunigung;
- Integration mit den Deep-Learning-Modulen von PyTorch;
- Kompatibilität mit Autograd, dem automatischen Differenzierungswerkzeug von PyTorch für das Backpropagation.
Erstellen von Tensoren
PyTorch bietet verschiedene Möglichkeiten, Tensoren zu erstellen. Einer der grundlegendsten Ansätze ist das Erstellen eines Tensors aus einer Liste oder einem NumPy-Array. Die empfohlene Methode hierfür ist, die Daten an die Funktion torch.tensor() zu übergeben:
1234import torch data = [[1, 2], [3, 4]] tensor = torch.tensor(data) print(tensor)
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Direktes Erstellen eines 3D-Tensors aus einer 3D-Liste ohne die Liste in einer separaten Variablen zu speichern. Der Tensor kann beliebige Dimensionen und beliebige Elemente enthalten.
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What are some real-world examples of tensors?
How do higher-dimensional tensors work in practice?
Can you explain the difference between PyTorch tensors and NumPy arrays in more detail?
Awesome!
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Höherdimensionale Tensoren (3D, 4D usw.) erweitern das Konzept der Matrizen auf zusätzliche Dimensionen. Ein 3D-Tensor kann beispielsweise ein Bild mit Höhe, Breite und Farbkanälen darstellen.
Obwohl die Terminologie anfangs komplex erscheinen mag, ist das zentrale Konzept, dass Tensoren einfach Behälter für numerische Daten sind, ähnlich wie NumPy-Arrays.
Tensoren in PyTorch vs. NumPy-Arrays
PyTorch-Tensoren verhalten sich in vielerlei Hinsicht ähnlich wie NumPy-Arrays. Außerdem funktionieren Indexierung und Slicing bei Tensoren genauso wie bei NumPy-Arrays, daher werden wir diese Themen in diesem Kurs nicht behandeln.
PyTorch-Tensoren bieten jedoch zusätzliche Vorteile, wie zum Beispiel:
- Native Unterstützung für GPU-Beschleunigung;
- Integration mit den Deep-Learning-Modulen von PyTorch;
- Kompatibilität mit Autograd, dem automatischen Differenzierungswerkzeug von PyTorch für das Backpropagation.
Erstellen von Tensoren
PyTorch bietet verschiedene Möglichkeiten, Tensoren zu erstellen. Einer der grundlegendsten Ansätze ist das Erstellen eines Tensors aus einer Liste oder einem NumPy-Array. Die empfohlene Methode hierfür ist, die Daten an die Funktion torch.tensor() zu übergeben:
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